Question

len = 5
results = np.empty(len)
for i in range(len):
    results[i] = ([999, 'sss'])

我想预定一个列表的长度，即5，然后填写一些包含数字和字符串变量的值...但是，无论我使用什么

for i in range(len):
    results[i] = ([[999], ['sss']])

或

for i in range(len):
    results[i] = [[999], ['sss']]

我收到错误消息

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-114-4cfd5264742d> in <module>()
      2 results = np.empty(len)
      3 for i in range(len):
----> 4     results[i] = ([999, 'sss'])

ValueError: setting an array element with a sequence.

我该怎么办？

Answer 1

您可以将dtype 'object'用于results数组：

length = 5
results = np.empty(length, dtype='object')
for i in range(length):
    results[i] = ([999, 'sss'])

>>> results
array([list([999, 'sss']), list([999, 'sss']), list([999, 'sss']),
       list([999, 'sss']), list([999, 'sss'])], dtype=object)

如果您在results数组中放入的内容总是长度为2，那么在制作np.empty时最好指定合适的形状：

length = 5
results = np.empty((length,2), dtype='object')
for i in range(length):
    results[i] = ([999, 'sss'])

>>> results
array([[999, 'sss'],
       [999, 'sss'],
       [999, 'sss'],
       [999, 'sss'],
       [999, 'sss']], dtype=object)

注意，尽量不要将len用作变量，因为它已经是python中的内置函数（我在上面的示例中将其替换为length）

Answer 2

除非你真的需要混合dtype的numpy数组，否则我建议列出一个列表：

In [96]: alist = []
In [97]: for i in range(5):
    ...:     alist.append([999, 'sss'])
    ...:     
In [98]: alist
Out[98]: [[999, 'sss'], [999, 'sss'], [999, 'sss'], [999, 'sss'], [999, 'sss']]

或者如果你制作一个元组列表，你可以继续制作一个结构化数组 - 1d，包含所需dtype的2个字段：

In [99]: alist = []
In [100]: for i in range(5):
     ...:     alist.append((999, 'sss'))
     ...:     
     ...:     
In [101]: alist
Out[101]: [(999, 'sss'), (999, 'sss'), (999, 'sss'), (999, 'sss'), (999, 'sss')]
In [102]: np.array(alist, dtype='int,U3')
Out[102]: 
array([(999, 'sss'), (999, 'sss'), (999, 'sss'), (999, 'sss'),
       (999, 'sss')], dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<U3')])

尝试混合整数和字符串时，需要注意预期用途。

请注意当您创建一个空的＆＃39;阵列：

In [103]: arr = np.empty(4)
In [104]: arr
Out[104]: array([0.e+000, 0.e+000, 0.e+000, 5.e-324])
In [105]: arr.dtype
Out[105]: dtype('float64')

它会创建所需大小的数组，但默认为dtype，float。初始值是垃圾 - 虽然显示为浮点数。

这意味着你可以放在arr[0]中的唯一东西是浮动。

In [106]: arr[0]=999       # converted to float
In [107]: arr[1]='sss'
...
ValueError: could not convert string to float: 'sss'
In [108]: arr
Out[108]: array([9.99e+002, 0.00e+000, 0.00e+000, 4.94e-324])

它也不会接受列表或元组，序列。它必须是可以转换为浮点数的东西。

指定object dtype确实允许你在元素中放置任何东西，因为元素实际上包含指针 - 就像列表一样。

In [110]: arr = np.empty(4,dtype=object)
In [111]: arr
Out[111]: array([None, None, None, None], dtype=object)
In [112]: arr[0]=1
In [113]: arr[1]=.999
In [114]: arr[2]='sss'
In [115]: arr[3]=[999,'sss']
In [116]: arr
Out[116]: array([1, 0.999, 'sss', list([999, 'sss'])], dtype=object)

根据您的需要，这样的数组可能是一个美化的列表，也可能是一个贬值的列表。

创建numpy数组时出错

2 个答案: